汽车背后为何需要一朵云？

智能化进程中的必选项

就在几年前，衡量一辆车的标准还是发动机、变速箱、底盘“传统三大件”。但现在，市场更多关注的是智能驾驶、智能座舱等智能化方面的功能。在每一项智能化功能的背后，都离不开数据和算力的投入。

特斯拉CEO马斯克曾提到数据在自动驾驶方面的重要性：“用100万个视频case训练，勉强够用；200万个，稍好一些；300万个，就会感到Wow（惊叹）；到了1000万个，就变得难以置信了。”

尤其在数据驱动模型的趋势下，对数据的规模化、多样性、效率性和质量品质也有着越来越高的要求。

还有大厂工程师朋友表示，训练的核心不是比谁的数据多，而是比谁有更多的高质量数据。如果数据质量不好，训练出的模型可能就是有缺陷的。

于是，如何存储数据、筛选数据、利用数据，成为了一道难题。汽车产业也迫切需要一股新的力量来打开局面，那就是上“云”。

上“云”，并不陌生

在互联网爆发的早期，已经验证了云服务的巨大价值。简单的手机操作背后，都与云端产生了太多的联系。

微软（中国）首席技术官韦青有一句贴切的描述，“在很大程度上，现下的数字化转型，就是向云转型，就像电力系统被发明出来，我们花了很长时间让工具都接上电，之后才是生产力的大爆炸。”

汽车上云大致可以分为两类。一是针对车企智能化转型，满足数字化管理和供应链协同需求，云服务覆盖生产、管理、营销及售后等各个环节。二是通过海量数据的存储、处理和分析，支撑自动驾驶、仿真测试、车联网等核心功能。

以自动驾驶研发为例，单台测试车日均8小时路测即可产生8-32TB数据，这意味着仅在研发阶段的自动驾驶就需要预留PB（1PB=1024TB），乃至10PB级别的数据存储空间。而云端的高性能计算（HPC）和GPU集群可加速模型训练与仿真测试。

产业政策也给到了汽车上云依据和指导。《国家车联网产业标准体系建设指南》明确提出，在2025年形成车辆智能管理标准体系且满足车联网上路的周边环节支持，为车企上云提供发展基础。

当下汽车云产业也在不断壮大，据（IDC）最新发布的《中国汽车云市场（2024下半年）跟踪》报告显示，2023年中国汽车云市场规模达53.5亿元，同比增长35.2%；2024年下半年进一步增至65.1亿元，增速27.4%。

更有一些权威机构预测，2025年，中国汽车云市场规模突破1200亿元，2030年将达2800亿元，占全球市场份额超35%。

云市场三足鼎立

目前，云市场的寡头效应明显，阿里云、华为云、百度云等占据基础设施市场的大多数份额。

其中阿里云连续四年位居中国汽车云基础设施（公有云）市场份额第一（35.7%），服务客户包括比亚迪、吉利、小鹏、理想等头部车企，还有地平线、卓驭科技等智能辅助驾驶方案商。

以地平线为例，通过阿里云万卡智算集群，对异常节点及时排查和对每个训练任务精细管理，智算集群的整体故障恢复时间大幅降低，推动端到端模型的训练效率加速提升。

在上海车展上，卓驭科技也表示正在基于阿里云打造端到端大模型，通过其异构GPU资源池和调度策略，大幅提升了集群资源利用率。

相比之下，由于之前百度和华为自家都有汽车业务，考虑到竞争性质的存在，多数车企在与百度云、华为云的合作上都比较审慎。

但目前百度云日子也是好起来了，报告显示，2024年下半年，百度智能云以26%的市场份额，位居中国MaaS市场第一。

华为云也在加速推陈出新。今年4月，华为云正式推出基于新型高速总线架构CloudMatrix 384超节点集群的新一代昇腾AI云服务，提供超大规模、性能卓越、稳定可靠的AI算力集群，以满足复杂大模型训练、推理需求。这也让华为云成为业界唯一采用对等架构超节点技术提供算力服务的云厂商。

并且，华为云还升级了GaussDB数据库，能够更好地应对数据库管理、数据安全自救等问题。

另外，还要提到一点，头部云厂商通过技术积累和生态整合已经占据主导地位，在不断推高的研发费用面前，也让其他小企业不敢轻易涉足，那么“寡头效应”就更明显了。

智能驾驶的持续进化，确实需要云赋能。很显然，云是一块稀缺资源，而且，短时间自建不可能，且没必要。那么，这也注定了，在未来很长一段时间内，掌握云资源的头部大厂，会有更加滋润的躺赚岁月。

由智能驾驶点燃了汽车市场的新机会，但也别只盯着眼前的一小块蛋糕了，打开格局，你终究会发现，在覆盖面颇广的产业链条上，总有新的蓝宝石熠熠生辉。

写在最后

随着AI技术的深度应用，汽车产业链的边界正在被扩宽。就像今年上海车展的主题“拥抱创新，共赢未来”一样，能够适应当下的日益复杂的市场变化，掌握核心之术，才能在激烈的竞争中脱颖而出。

本文作者为踢车帮 晞贝